Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python

Introducción Desafío 1: Comprensión de Listas Desafío 2: Manipulación de Cadenas Desafío 3: Manipulación de Diccionarios Desafío 4: Bucles Anidados Desafío 5: Clases Preguntas Teóricas

2. NumPy

Desafío 1: Creación de Arreglo Desafío 2: Manipulación de Arreglos Desafío 3: Perspectivas Estadísticas Desafío 4: Manejo de Valores Ausentes Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos Preguntas Teóricas

3. Pandas

Desafío 1: Creación de DataFrame Desafío 2: Agrupación de Datos Desafío 3: Indexación y MultiIndexación Desafío 4: Modificando DataFrame Desafío 5: Iterando Sobre Datos Preguntas Teóricas

4. Matplotlib

Desafío 1: Fundamentos de Trazado Desafío 2: Otros Tipos de Gráficos Desafío 3: Subtramas Desafío 4: Personalización de Gráficos Desafío 5: Añadir Texto a las Gráficas Preguntas Teóricas

5. Seaborn

Reto 1: Visualización de Distribuciones Desafío 2: Explorando Datos Categóricos Desafío 3: Gráficos Relacionales Reto 4: Gráficos de Regresión Desafío 5: Gráficos de Matrices Preguntas Teóricas

6. Estadísticas

Desafío 1: Probabilidades y Distribuciones Desafío 2: Teorema de Bayes Desafío 3: Pruebas de Hipótesis Desafío 4: Intervalos de Confianza Desafío 5: Correlación Preguntas Teóricas

7. Scikit-learn

Desafío 1: Escalado de Datos Reto 2: Creación de un Modelo Básico Desafío 3: Tuberías Desafío 4: Validación cruzada Desafío 5: Ajuste de Hiperparámetros Preguntas Teóricas

Desafío 2: Agrupación de Datos

Pandas, conocido por sus completas herramientas de análisis de datos, ofrece un versátil mecanismo de agrupación llamado método groupby. Este método es fundamental para agregar datos basándose en ciertos criterios, un proceso similar a la sentencia SQL GROUP BY. Las ventajas de utilizar groupby son múltiples:

Control de granularidad:** Puede agregar datos a diferentes niveles de granularidad, desde un nivel alto (por ejemplo, agrupación por país) hasta un nivel fino (por ejemplo, agrupación por marcas de tiempo individuales).
Simplicidad:** La sintaxis groupby es concisa y expresiva, lo que facilita el encadenamiento de operaciones y la obtención de agregaciones complejas.
Extensibilidad:** Con groupby, puedes aplicar funciones de agregación personalizadas, no sólo las incorporadas, dándote el poder de calcular métricas personalizadas para grupos.

Al sumergirse en la exploración de datos, las capacidades de agrupación de Pandas pueden revelar patrones y tendencias reveladoras mediante la segmentación de datos en categorías significativas.

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 2

Desafío 2: Agrupación de Datos

Control de granularidad:** Puede agregar datos a diferentes niveles de granularidad, desde un nivel alto (por ejemplo, agrupación por país) hasta un nivel fino (por ejemplo, agrupación por marcas de tiempo individuales).
Simplicidad:** La sintaxis groupby es concisa y expresiva, lo que facilita el encadenamiento de operaciones y la obtención de agregaciones complejas.
Extensibilidad:** Con groupby, puedes aplicar funciones de agregación personalizadas, no sólo las incorporadas, dándote el poder de calcular métricas personalizadas para grupos.

Al sumergirse en la exploración de datos, las capacidades de agrupación de Pandas pueden revelar patrones y tendencias reveladoras mediante la segmentación de datos en categorías significativas.

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

¿Todo estuvo claro?

Sección 3. Capítulo 2

Desafío 2: Agrupación de Datos

Control de granularidad:** Puede agregar datos a diferentes niveles de granularidad, desde un nivel alto (por ejemplo, agrupación por país) hasta un nivel fino (por ejemplo, agrupación por marcas de tiempo individuales).
Simplicidad:** La sintaxis groupby es concisa y expresiva, lo que facilita el encadenamiento de operaciones y la obtención de agregaciones complejas.
Extensibilidad:** Con groupby, puedes aplicar funciones de agregación personalizadas, no sólo las incorporadas, dándote el poder de calcular métricas personalizadas para grupos.

Al sumergirse en la exploración de datos, las capacidades de agrupación de Pandas pueden revelar patrones y tendencias reveladoras mediante la segmentación de datos en categorías significativas.

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

¿Todo estuvo claro?

Control de granularidad:** Puede agregar datos a diferentes niveles de granularidad, desde un nivel alto (por ejemplo, agrupación por país) hasta un nivel fino (por ejemplo, agrupación por marcas de tiempo individuales).
Simplicidad:** La sintaxis groupby es concisa y expresiva, lo que facilita el encadenamiento de operaciones y la obtención de agregaciones complejas.
Extensibilidad:** Con groupby, puedes aplicar funciones de agregación personalizadas, no sólo las incorporadas, dándote el poder de calcular métricas personalizadas para grupos.

Al sumergirse en la exploración de datos, las capacidades de agrupación de Pandas pueden revelar patrones y tendencias reveladoras mediante la segmentación de datos en categorías significativas.

Tarea

Demuestre la agrupación de datos en Pandas con las siguientes tareas:

Agrupar datos por una única columna A.
Suma todos los datos agrupados por la columna A usando la función incorporada.
Aplicar múltiples funciones de agregación simultáneamente. Obtenga la agregación suma para la columna B y media para la columna C.
Agrupar por múltiples columnas (A y B).

Sección 3. Capítulo 2

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